JP7070310B2

JP7070310B2 - Analysis support device and combined data generation system

Info

Publication number: JP7070310B2
Application number: JP2018191881A
Authority: JP
Inventors: 規史神田
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2018-10-10
Filing date: 2018-10-10
Publication date: 2022-05-18
Anticipated expiration: 2038-10-10
Also published as: JP2020060953A

Description

本発明は、データベースに保存されたデータの分析を支援する装置及びプログラムに関するものである。本発明はさらに、データベースに保存されたデータの分析を支援する装置を用いて、複数のデータ項目が結合されたデータを生成するシステム及び方法に関するものである。 The present invention relates to an apparatus and a program that assists in the analysis of data stored in a database. The present invention further relates to a system and a method for generating data in which a plurality of data items are combined by using a device that assists in the analysis of data stored in a database.

近年、情報技術の発展に伴い、ネットワークを介して様々なデータが収集され、蓄積されている。特に、ＩｏＴ(Internet of Things)の発展により、収集されるデータの種類及びデータ量は益々増加している。収集されたデータはデータベース内のテーブルにそれぞれ保存される。保存されたデータは、所定の目的に応じて利用される。 In recent years, with the development of information technology, various data have been collected and accumulated via networks. In particular, with the development of IoT (Internet of Things), the types and amount of data collected are increasing more and more. The collected data is stored in each table in the database. The stored data is used according to a predetermined purpose.

データベースは、このような利用に供される他、データ分析者による分析にも供される。そして、収集されるデータ量の増大に伴い、データ分析者による分析を容易かつ効率化できる技術が益々重要になってきている。 In addition to being used for this purpose, the database is also used for analysis by data analysts. As the amount of data collected increases, techniques that enable easy and efficient analysis by data analysts are becoming more and more important.

例えば、特許文献１には、複数の業務システムが保有する業務情報がデータテーブルに保存されており、異なるデータテーブルに共通するデータ項目があれば、データテーブル間をリンクさせるとともに、各データテーブルのデータ項目間に関係がある場合には、当該データ項目を用いて分析用のデータテーブルを作成して、分析対象となるデータ項目の組み合わせを蓄積する技術が開示されている。 For example, in Patent Document 1, business information possessed by a plurality of business systems is stored in a data table, and if there is a data item common to different data tables, the data tables are linked and each data table is linked. When there is a relationship between data items, a technique for creating a data table for analysis using the data items and accumulating combinations of data items to be analyzed is disclosed.

特開２０１８－７２９６０号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-72960

特許文献１に記載の技術によれば、組み合わせてデータ分析が可能なデータ項目をデータモデルとして生成し、生成したデータモデルをデータ分析者に表示することにより、データ分析者が分析対象項目を選択するのを支援することができる。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、データ項目名、あるいは、データ項目の種類の類似性によってデータ項目を組み合わせているため、データ分析者が、全く異なるデータ項目同士を組み合わせて分析を行うような場合、分析用のデータテーブルを利用することはできない。また、データ項目名やデータ項目の種類が類似しているデータ項目の組み合わせが、必ずしもデータ分析に有用な組み合わせであるとは限らない。 According to the technique described in Patent Document 1, a data item that can be combined and analyzed is generated as a data model, and the generated data model is displayed to the data analyst so that the data analyst selects an analysis target item. Can help you to do it. However, in the technique described in Patent Document 1, the data items are combined according to the data item name or the similarity of the data item types, so that the data analyst performs the analysis by combining completely different data items. In that case, the data table for analysis cannot be used. Further, a combination of data items having similar data item names and types of data items is not always a useful combination for data analysis.

そこで、本発明の目的は、結合処理によって発生する負荷が大きく、ひいては、結合処理に時間がかかるデータ項目の組み合わせについて、データ分析に要する時間を短縮することである。
本発明のさらなる目的は、データ分析者が着目しているデータ項目と結合される頻度が高いデータ項目をデータ分析者に表示することにより、データ項目間の関連性をデータ分析者に知らしめることを通じて、データ分析を支援することにある。 Therefore, an object of the present invention is to reduce the time required for data analysis for a combination of data items in which the load generated by the joining process is large and the joining process takes a long time.
A further object of the present invention is to inform the data analyst of the relationship between the data items by displaying the data items frequently combined with the data items of interest to the data analyst. It is to support data analysis through.

上記課題を解決するために、本発明の分析支援装置は、
データを保存するデータベース装置（２００，３００）に対して発行された複数の命令文の分析を行う分析支援装置（１００）であって、
前記データベース装置から、前記複数の命令文、及び前記複数の命令文のそれぞれに対応する実行負荷を示す負荷情報を取得する取得部（１０１）と、
構文解析により、前記複数の命令文のうち第１のデータ項目と第２のデータ項目とを結合する命令を含む第１の命令文を抽出する解析部（１０２）と、
前記第１の命令文に対応する前記実行負荷を集計した集計負荷を求める演算部（１０３）と、
前記集計負荷に基づいて、前記第１のデータ項目と前記第２のデータ項目とを結合する第２の命令文を生成する生成部（１０５）と、
前記第２の命令文を前記データベース装置に出力する出力部（１０６）と、
を有する。 In order to solve the above problems, the analysis support device of the present invention is used.
An analysis support device (100) that analyzes a plurality of instructions issued to a database device (200, 300) that stores data.
An acquisition unit (101) for acquiring load information indicating an execution load corresponding to each of the plurality of instruction statements and the plurality of instruction statements from the database device.
An analysis unit (102) that extracts a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing.
An arithmetic unit (103) for obtaining an aggregated load that aggregates the execution load corresponding to the first instruction statement, and
A generation unit (105) that generates a second instruction statement that combines the first data item and the second data item based on the aggregation load.
An output unit (106) that outputs the second instruction statement to the database device, and
Have.

なお、特許請求の範囲、及び本項に記載した発明の構成要件に付した括弧内の番号は、本発明と後述の実施形態との対応関係を示すものであり、本発明を限定する趣旨ではない。 The scope of claims and the numbers in parentheses attached to the constituent requirements of the invention described in this section indicate the correspondence between the present invention and the embodiments described later, and are intended to limit the present invention. not.

本発明の分析支援装置によれば、複数のデータ項目を結合したデータをデータベース内の結合テーブルに保存することにより、複数のデータ項目を結合するデータ分析に要する時間を短縮することが可能となる。
さらに、本発明の分析支援装置によれば、データ分析者が着目しているデータ項目と結合がされる頻度が高いデータ項目をデータ分析者に表示することにより、データ項目間の関連性をデータ分析者に知らせることができる。 According to the analysis support device of the present invention, by storing the data obtained by joining a plurality of data items in the join table in the database, it is possible to shorten the time required for the data analysis to join the plurality of data items. ..
Further, according to the analysis support device of the present invention, the data items that are frequently combined with the data items that the data analyst is paying attention to are displayed to the data analyst, so that the relationship between the data items can be measured. You can inform the analyst.

本発明の実施形態１の結合データ生成システムの構成を説明する図The figure explaining the structure of the combined data generation system of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態１の結合データ生成システムの動作を説明するブロック図A block diagram illustrating the operation of the combined data generation system according to the first embodiment of the present invention. 本発明の実施形態１の結合データ生成システムの動作を説明するブロック図A block diagram illustrating the operation of the combined data generation system according to the first embodiment of the present invention. 本発明の実施形態１の結合データ生成システムの動作を説明するブロック図A block diagram illustrating the operation of the combined data generation system according to the first embodiment of the present invention. 本発明の実施形態１の変形例１の結合データ生成システムの構成を説明する図The figure explaining the structure of the combined data generation system of the modification 1 of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態２の分析支援システムの構成を説明する図The figure explaining the structure of the analysis support system of Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施形態２の分析支援システムの動作を説明するブロック図A block diagram illustrating the operation of the analysis support system according to the second embodiment of the present invention. 本発明の実施形態２の分析支援システムの動作を説明するブロック図A block diagram illustrating the operation of the analysis support system according to the second embodiment of the present invention. 本発明の実施形態２の分析支援装置の表示部を説明する図The figure explaining the display part of the analysis support apparatus of Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施形態２の分析支援装置の表示部を説明する図The figure explaining the display part of the analysis support apparatus of Embodiment 2 of this invention.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
なお、本発明とは、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された発明を意味するものであり、以下の実施形態に限定されるものではない。また、少なくともかぎ括弧内の語句は、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された語句を意味し、同じく以下の実施形態に限定されるものではない。
特許請求の範囲の従属項に記載の構成及び方法、従属項に記載の構成及び方法に対応する実施形態の構成及び方法、並びに特許請求の範囲に記載がなく実施形態のみに記載の構成及び方法は、本発明においては任意の構成及び方法である。特許請求の範囲の記載が実施形態の記載よりも広い場合における実施形態に記載の構成及び方法も、本発明の構成及び方法の例示であるという意味で、本発明においては任意の構成及び方法である。いずれの場合も、特許請求の範囲の独立項に記載することで、本発明の必須の構成及び方法となる。
実施形態に記載した効果は、本発明の例示としての実施形態の構成を有する場合の効果であり、必ずしも本発明が有する効果ではない。
複数の実施形態がある場合、各実施形態に開示の構成は各実施形態のみで閉じるものではなく、実施形態をまたいで組み合わせることが可能である。例えば一の実施形態に開示の構成を、他の実施形態に組み合わせても良い。また、複数の実施形態それぞれに開示の構成を集めて組み合わせても良い。
発明が解決しようとする課題に記載した課題は公知の課題ではなく、本発明者が独自に知見したものであり、本発明の構成及び方法と共に発明の進歩性を肯定する事実である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
The present invention means the invention described in the section of the scope of claims or the means for solving the problem, and is not limited to the following embodiments. Further, at least the words and phrases in the brackets mean the words and phrases described in the section of the scope of claims or the means for solving the problem, and are not limited to the following embodiments.
The configuration and method described in the dependent clause of the claims, the configuration and method of the embodiment corresponding to the configuration and method described in the dependent clause, and the configuration and method described only in the embodiment without description in the claims. Is an arbitrary configuration and method in the present invention. In the present invention, any configuration and method may be used in the sense that the configuration and method described in the embodiment when the description of the claims is wider than the description of the embodiment is also an example of the configuration and method of the present invention. be. In either case, by describing in the independent clause of the claims, it becomes an essential configuration and method of the present invention.
The effect described in the embodiment is an effect when the configuration of the embodiment as an example of the present invention is provided, and is not necessarily the effect of the present invention.
When there are a plurality of embodiments, the configuration disclosed in each embodiment is not closed only in each embodiment, but can be combined across the embodiments. For example, the configuration disclosed in one embodiment may be combined with another embodiment. Further, the disclosed configurations may be collected and combined in each of the plurality of embodiments.
The problem described in the problem to be solved by the invention is not a known problem but a problem independently discovered by the present inventor, and is a fact that affirms the inventive step of the invention together with the structure and method of the present invention.

（実施形態１）
図１は、結合データ生成システム１０を示している。以下の説明では、結合データ生成システムが取り扱うデータは自動車に関するデータを想定している。しかしながら、本発明の結合データ生成システムは、いかなる種類のデータの分析にも利用することができる。 (Embodiment 1)
FIG. 1 shows a combined data generation system 10. In the following explanation, the data handled by the combined data generation system is assumed to be data related to automobiles. However, the combined data generation system of the present invention can be used for analysis of any kind of data.

車両には複数のセンサ等が搭載され、様々なデータが取得されている。取得された自動車に関するデータを分析することにより、例えば、自動車部品の開発、渋滞予測などに活用することが可能となる。例えば、ＧＰＳにより取得した車両の位置データを分析することにより、車両の移動を分析することができる。しかしながら、ＧＰＳにより取得した位置データは、車両が停止しているにも関わらず変動することがあるため、ＧＰＳによる位置データのみを利用した車両の移動を分析した場合、分析結果の精度が低くなるおそれがある。そのため、車両の移動を分析する場合には、ＧＰＳにより取得した位置データと併せて車輪の速度データ（以下、車輪速データ）を用いてデータ分析を行うことが望ましい。つまり、位置データと車輪速データとは関連性が高いといえ、これらのデータ項目を利用して分析するニーズは高いといえる。そこで、以下の例では、車両の位置データと、車輪速データとを結合する場合を例示して説明する。 The vehicle is equipped with a plurality of sensors and the like, and various data are acquired. By analyzing the acquired data on automobiles, it becomes possible to utilize it for, for example, development of automobile parts, traffic congestion prediction, and the like. For example, the movement of the vehicle can be analyzed by analyzing the position data of the vehicle acquired by GPS. However, since the position data acquired by GPS may fluctuate even though the vehicle is stopped, the accuracy of the analysis result becomes low when the movement of the vehicle using only the position data by GPS is analyzed. There is a risk. Therefore, when analyzing the movement of the vehicle, it is desirable to perform data analysis using the wheel speed data (hereinafter referred to as wheel speed data) together with the position data acquired by GPS. In other words, it can be said that the position data and the wheel speed data are highly related, and there is a high need for analysis using these data items. Therefore, in the following example, a case where the position data of the vehicle and the wheel speed data are combined will be illustrated and described.

図１に示す結合データ生成システム１０は、分析支援装置１００、データ収集装置２００、及びデータべース装置３００を有する。
分析支援装置１００は、データ分析者がデータベース装置３００に保存されたデータの分析を行う場合に、データ分析を支援する装置であり、データベース装置３００にネットワークを介して接続される。分析支援装置１００は、専用のハードであってもよく、あるいは、以下に説明する分析支援装置１００の機能を実現するプログラムを実行する専用又は汎用ＣＰＵ及びメモリ等を有するマイクロコンピュータであってもよい。
データ収集装置２００は、様々な製品に搭載されたセンサ等によって取得されたデータを、ネットワークを介して収集する。図１の例では、データ収集装置２００は自動車に関するデータを収集している。データ収集装置２００はさらに、取集したデータをネットワークを介してデータベース装置に出力する。
データベース装置３００は、データ収集装置２００にて収集されたデータを保存し、蓄積する装置である。なお、図１に示す結合データ生成システム１０では、データ収集装置２００とデータベース装置３００とは別個の独立した装置として構成されている。しかしながら、データ収集装置２００とデータベース装置３００とは一体的な装置として構成されてもよい。データ収集装置２００及びデータベース装置３００は、まとめて本発明の「データベース装置」に相当する。 The combined data generation system 10 shown in FIG. 1 includes an analysis support device 100, a data acquisition device 200, and a database device 300.
The analysis support device 100 is a device that supports data analysis when a data analyst analyzes data stored in the database device 300, and is connected to the database device 300 via a network. The analysis support device 100 may be a dedicated hardware, or may be a microcomputer having a dedicated or general-purpose CPU, a memory, or the like that executes a program that realizes the functions of the analysis support device 100 described below. ..
The data collection device 200 collects data acquired by sensors and the like mounted on various products via a network. In the example of FIG. 1, the data acquisition device 200 collects data about an automobile. The data collection device 200 further outputs the collected data to the database device via the network.
The database device 300 is a device that stores and stores the data collected by the data collection device 200. In the combined data generation system 10 shown in FIG. 1, the data acquisition device 200 and the database device 300 are configured as separate and independent devices. However, the data acquisition device 200 and the database device 300 may be configured as an integrated device. The data collection device 200 and the database device 300 collectively correspond to the "database device" of the present invention.

１．分析支援装置
まず、結合データ生成システム１０が有する分析支援装置１００について説明する。分析支援装置１００は、取得部１０１、解析部１０２、演算部１０３、記憶部１０４、生成部１０５、及び出力部１０６を有する。解析部１０２、演算部１０３、生成部１０５は、機能的には別であるが、１つの装置、例えば、ＣＰＵで実現してもよい。 1. 1. Analysis support device First, the analysis support device 100 included in the combined data generation system 10 will be described. The analysis support device 100 includes an acquisition unit 101, an analysis unit 102, a calculation unit 103, a storage unit 104, a generation unit 105, and an output unit 106. Although the analysis unit 102, the calculation unit 103, and the generation unit 105 are functionally different, they may be realized by one device, for example, a CPU.

取得部１０１は、後述するデータベース装置３００のログファイル保存部３０３から、ログファイルを取得する。このログファイルは、データ分析者によって、データを保存するデータベース装置に対して発行された複数のＳＱＬ（本発明の「命令文」に相当）と、複数のＳＱＬのそれぞれに対応する「実行負荷」を示す負荷情報を有している。以下の例では、負荷情報が、実行負荷としてＳＱＬの処理時間を示している場合を説明する。取得部１０１は、ログファイル保存部３０３に自らアクセスしてログファイルを取得してもよく、あるいは、ログファイル保存部３０３から自動的に送信されるログファイルを受信することによって取得してもよい。また、取得部１０１は、ログファイルを定期的に取得してもよく、あるいは、一定の条件を満たした場合、例えば、所定量のログがログファイル保存部３０３に保存された場合にログファイルを取得してもよい。
なお、本明細書では、データベース言語としてＳＱＬを使用しているが、本発明は任意のデータベース言語に適用することが可能である。 The acquisition unit 101 acquires a log file from the log file storage unit 303 of the database device 300, which will be described later. This log file contains a plurality of SQLs (corresponding to the "instruction statement" of the present invention) issued by a data analyst to a database device for storing data, and an "execution load" corresponding to each of the plurality of SQLs. It has load information indicating. In the following example, the case where the load information indicates the processing time of SQL as the execution load will be described. The acquisition unit 101 may access the log file storage unit 303 by itself to acquire the log file, or may acquire the log file by receiving the log file automatically transmitted from the log file storage unit 303. .. Further, the acquisition unit 101 may acquire the log file periodically, or when certain conditions are satisfied, for example, when a predetermined amount of logs are stored in the log file storage unit 303, the log file is stored. You may get it.
Although SQL is used as the database language in the present specification, the present invention can be applied to any database language.

ここで、本発明の「実行負荷」とは、命令文を実行することによって発生する負荷を示すものであり、例えば、ＣＰＵの使用量（例えば、使用時間、使用コア数等）、メモリの使用量、命令文の実行を開始してから終了するまでの処理時間等が挙げられる。 Here, the "execution load" of the present invention indicates a load generated by executing an instruction statement, for example, CPU usage (for example, usage time, number of cores used, etc.), memory usage, etc. The amount, the processing time from the start to the end of the execution of the instruction statement, etc. can be mentioned.

解析部１０２は、取得部１０１で取得した複数のログファイルに含まれる複数のＳＱＬの構文解析を実行する。解析部１０２で実行される構文解析では、既存の構文解析ライブラリを使用することができる。解析部１０２はさらに、構文解析を実行した複数のＳＱＬのうち、特定のデータ項目を結合する命令（ＪＯＩＮ命令）を含む単数若しくは複数のＳＱＬ（本発明の「第１の命令文」に相当）を抽出する。以下の例では、特定のデータ項目として、車両の位置データ（本発明の「第１のデータ項目」に相当）と、車両の車輪速データ（本発明の「第２のデータ項目」に相当）とを結合する命令を含むＳＱＬ１を抽出する場合を説明する。
なお、本明細書では、特定の２つのデータ項目を結合する命令を含むＳＱＬ１を抽出する場合のみに着目して説明しているが、当然のことながら、解析部１０２は、２以上の任意のデータ項目を結合する命令を含む、任意のＳＱＬを抽出することができる。 The analysis unit 102 executes syntactic analysis of a plurality of SQLs included in the plurality of log files acquired by the acquisition unit 101. The existing parsing library can be used in the parsing performed by the parsing unit 102. Further, the analysis unit 102 further includes a single or a plurality of SQLs (corresponding to the "first statement" of the present invention) including an instruction (JOIN instruction) for combining specific data items among a plurality of SQLs for which parsing has been executed. To extract. In the following example, as specific data items, vehicle position data (corresponding to the "first data item" of the present invention) and vehicle wheel speed data (corresponding to the "second data item" of the present invention). A case of extracting SQL1 including an instruction to combine with will be described.
In this specification, the description is given focusing only on the case of extracting SQL1 including an instruction for combining two specific data items, but as a matter of course, the analysis unit 102 is an arbitrary two or more. Any SQL can be extracted, including instructions to combine data items.

なお、取得部１０１が取得したログファイルには、データ分析者によってＳＱＬが発行されたが、命令処理が適切に実行されなかったＳＱＬが含まれている可能性がある。このような場合、解析部１０２は、命令処理が実行されなかったＳＱＬは抽出せず、以降の演算部１０３で実行負荷を集計しないようにしてもよい。 The log file acquired by the acquisition unit 101 may contain SQL for which SQL was issued by the data analyst but the instruction processing was not properly executed. In such a case, the analysis unit 102 may not extract the SQL for which the instruction processing has not been executed, and may prevent the subsequent calculation unit 103 from totaling the execution load.

演算部１０３は、解析部１０２で抽出されたＳＱＬ１に対応する「実行負荷を集計」して、集計負荷を求める。本実施形態では、抽出した各ＳＱＬ１の実行負荷である処理時間を合計し、集計処理時間を求めることを想定している。ここで、後述する記憶部１０４に、既にＳＱＬ１に対応する集計処理時間が保存されている場合には、取得部１０１で新たに取得され、解析部１０２で抽出されたＳＱＬ１に対応する処理時間と、記憶部１０４に既に保存されている集計処理時間とを合計することにより、演算部１０３は新たな集計処理時間を求める。 The calculation unit 103 "aggregates the execution load" corresponding to the SQL1 extracted by the analysis unit 102, and obtains the aggregate load. In the present embodiment, it is assumed that the processing time, which is the execution load of each extracted SQL1, is totaled to obtain the total processing time. Here, when the aggregation processing time corresponding to the SQL1 is already stored in the storage unit 104 described later, the processing time corresponding to the SQL1 newly acquired by the acquisition unit 101 and extracted by the analysis unit 102 is used. , The calculation unit 103 obtains a new total processing time by totaling the total processing time already stored in the storage unit 104.

ここで、本発明の「実行負荷を集計」する、とは、分析支援装置が起動してから集計時点までに取得した全ての負荷を合計することはもちろん、特定の期間に取得した負荷のみを合計してもよく、また、取得部で取得した負荷情報が示す負荷の値を合計することの他、負荷に対して特定の演算を加えた値を合計することをも含む。さらに、「集計」する、とは、複数の実行負荷の値を合計することには限定されず、実行負荷の値が１つの場合に、当該値を集計負荷とする場合をも含む。 Here, "aggregating the execution load" of the present invention means not only summing up all the loads acquired from the start of the analysis support device to the aggregation time, but also only the loads acquired in a specific period. It may be summed, and it includes not only summing the load values indicated by the load information acquired by the acquisition unit but also summing the values obtained by adding a specific operation to the load. Further, "aggregating" is not limited to summing up the values of a plurality of execution loads, and also includes a case where the value of the execution load is one and the value is used as the aggregation load.

記憶部１０４は、演算部１０３で求めたＳＱＬ１に対応する集計処理時間を保存する。この際、集計処理時間が、車両の位置データと車輪速データとを特定の結合条件を示す条件句を用いて結合するＳＱＬの集計処理時間であることを特定して保存する。
なお、記憶部１０４が既にＳＱＬ１に対応する集計処理時間を保存している場合には、演算部１０３で求めた新たな集計処理時間の値に更新して保存する。 The storage unit 104 stores the aggregation processing time corresponding to the SQL1 obtained by the calculation unit 103. At this time, it is specified and stored that the aggregation processing time is the aggregation processing time of SQL in which the vehicle position data and the wheel speed data are combined by using a conditional clause indicating a specific combination condition.
If the storage unit 104 has already stored the aggregation processing time corresponding to SQL1, it is updated to the value of the new aggregation processing time obtained by the calculation unit 103 and saved.

生成部１０５は、記憶部１０４に保存された集計処理時間に「基づいて」、車両の位置データと車輪速データとを結合した結合データをデータベース装置に保存するか否かを決定する。例えば、生成部１０５は、記憶部１０４に予め「負荷閾値」、つまり、処理時間閾値を保存しておくとともに、演算部１０３にて集計した集計処理時間と処理時間閾値とを比較する。そして、集計処理時間が処理時間閾値「よりも」高いと判定した場合には、結合データをデータベース装置に保存することを決定する。
そして、結合データをデータベース装置に保存することを決定した場合には、生成部１０５は、車両の位置データと車輪速データとを結合し、結合したデータを後述する結合テーブルに保存する命令（ＩＮＳＥＲＴ命令）を含むＳＱＬ２（本発明の「第２の命令文」に相当）を生成する。生成部１０５はさらに、車両の位置データと車輪速データとを結合した結合データを保存する結合テーブルを生成する命令（ＣＲＥＡＴＥＴＡＢＬＥ命令）を含むＳＱＬ３（本発明の「第３の命令文」）を生成する。なお、ＳＱＬ２は、データ項目を結合し、結合したデータを結合テーブルに保存する命令を含んでいればよく、その他の命令や条件句をさらに含んでいてもよい。ＳＱＬ３も同様である。 The generation unit 105 determines whether or not to store the combined data of the vehicle position data and the wheel speed data in the database device "based on" based on the aggregation processing time stored in the storage unit 104. For example, the generation unit 105 stores the “load threshold value”, that is, the processing time threshold value in advance in the storage unit 104, and compares the total processing time aggregated by the calculation unit 103 with the processing time threshold value. Then, when it is determined that the aggregation processing time is higher than the processing time threshold value, it is determined to save the combined data in the database device.
Then, when it is decided to save the join data in the database device, the generation unit 105 joins the vehicle position data and the wheel speed data, and saves the joined data in a join table described later (INSERT). Generate SQL2 (corresponding to the "second command statement" of the present invention) including the command). The generation unit 105 further outputs QL3 (“third instruction statement” of the present invention) including an instruction (CREATE TABLE instruction) for generating a connection table for storing the connection data obtained by combining the position data of the vehicle and the wheel speed data. Generate. Note that SQL2 may include an instruction to join data items and save the joined data in a join table, and may further include other commands and conditional clauses. The same applies to SQL3.

ここで、本発明の「基づいて」とは、集計負荷を反映して、結合テーブルをデータベース装置に保存するか否かを決定していれば足り、集計負荷の値を直接的に用いる場合の他、集計負荷以外の要素も考慮する場合も含む。
また、本発明の「負荷閾値」とは、特定の負荷を示す値の場合の他、条件に応じて所定の演算により求まる負荷を示す値も含む。本発明の「よりも」高い、とは、比較対象となる負荷閾値と同じ値を含む場合及び含まない場合の両方が含まれる。 Here, "based on" in the present invention means that it is sufficient to reflect the aggregate load and decide whether or not to save the join table in the database device, and the value of the aggregate load is used directly. In addition, it also includes cases where factors other than the aggregate load are taken into consideration.
Further, the "load threshold value" of the present invention includes not only the case of a value indicating a specific load but also a value indicating a load obtained by a predetermined calculation according to a condition. "Higher" in the present invention includes both cases where the same value as the load threshold value to be compared is included and cases where the value is not included.

出力部１０６は、生成部１０５で生成されたＳＱＬ２を、データ収集装置２００のＳＱＬ登録部２０２に出力し、ＳＱＬ３をデータベース装置３００のデータベースエンジン３０２に出力する。 The output unit 106 outputs the SQL 2 generated by the generation unit 105 to the SQL registration unit 202 of the data acquisition device 200, and outputs the SQL 3 to the database engine 302 of the database device 300.

２．データ収集装置
次に、データ収集装置２００について説明する。データ収集装置２００は、データ受信部２０１と、ＳＱＬ登録部２０２を有する。 2. 2. Data acquisition device Next, the data collection device 200 will be described. The data collecting device 200 has a data receiving unit 201 and an SQL registration unit 202.

データ受信部２０１（本発明の「受信部」に相当）は、センサ等を用いて測定又は取得されたデータをネットワークを介して受信する。図１では、データ受信部は、例えば、自動車の車載センサが測定した車輪速データ、操舵角データ、方向指示器のＯＮ／ＯＦＦを示す方向指示器データ、ＧＰＳ装置が取得した車両の位置データといったデータを、複数の自動車から受信する。データ受信部２０１は、周期的に、あるいは、任意のタイミングで、受信したデータをデータベース装置３００のデータベースエンジン３０２に出力する。 The data receiving unit 201 (corresponding to the “receiving unit” of the present invention) receives data measured or acquired using a sensor or the like via a network. In FIG. 1, the data receiving unit includes, for example, wheel speed data measured by an in-vehicle sensor of an automobile, steering angle data, direction indicator data indicating ON / OFF of a direction indicator, and vehicle position data acquired by a GPS device. Receive data from multiple vehicles. The data receiving unit 201 outputs the received data to the database engine 302 of the database device 300 periodically or at an arbitrary timing.

ＳＱＬ登録部２０２には、分析支援装置１００から出力されたＳＱＬ２の情報が登録される。ＳＱＬ登録部２０２は、周期的に、あるいは、任意のタイミングで、登録されたＳＱＬ２をデータベース装置３００のデータベースエンジン３０２に出力する。 The SQL2 information output from the analysis support device 100 is registered in the SQL registration unit 202. The SQL registration unit 202 outputs the registered SQL 2 to the database engine 302 of the database device 300 periodically or at an arbitrary timing.

３．データベース装置
データベース装置３００は、データベース３０１、データベースエンジン３０２、及びログファイル保存部３０３を備える。 3. 3. Database device The database device 300 includes a database 301, a database engine 302, and a log file storage unit 303.

データベース（本発明の「保存部」に相当）３０１は複数のテーブルを有し、各テーブルには、予め設定されたデータ項目に該当するデータが保存される。テーブルは、１つのデータ項目に該当する１種類のデータ、及び、複数のデータ項目に該当する複数種類のデータのいずれも保存することができる。 The database (corresponding to the "storage unit" of the present invention) 301 has a plurality of tables, and data corresponding to preset data items is stored in each table. The table can store any one type of data corresponding to one data item and a plurality of types of data corresponding to a plurality of data items.

データベースエンジン（本発明の「生成部」に相当）３０２は、データべース３０１に対するデータの挿入、抽出、及び、データを格納するテーブルの生成を行う。
具体的には、データベースエンジン３０２は、データ受信部２０１から出力されたデータを取得するとともに、取得したデータを、当該データのデータ項目に対応するテーブルに挿入して保存する。
データベースエンジン３０２はさらに、データ分析者が、インタフェース等の入力部（図示せず）を介してデータベース装置３００に対してＳＱＬを発行すると、データベース３０１内のテーブルから、発行されたＳＱＬに含まれるデータ項目のデータを抽出する。抽出されたデータは、データ分析者のインタフェースに出力される。
さらに、データベースエンジン３０２は、分析支援装置１００の出力部１０６からＳＱＬ３が入力されると、ＳＱＬ３に基づいて、車両の位置データと車輪速データとを結合した結合テーブルをデータベース３０１内に生成する。
また、データベースエンジン３０２は、ＳＱＬ登録部２０２から、ＳＱＬ２が入力されると、ＳＱＬ２が結合するデータ項目に該当するデータをデータベース３０１から抽出して結合するとともに、結合したデータをＳＱＬ３に基づいて生成した結合テーブルに挿入して保存する。 The database engine (corresponding to the "generation unit" of the present invention) 302 inserts and extracts data into the database 301, and generates a table for storing the data.
Specifically, the database engine 302 acquires the data output from the data receiving unit 201, inserts the acquired data into a table corresponding to the data item of the data, and saves the acquired data.
Further, when the data analyst issues an SQL to the database device 300 via an input unit (not shown) such as an interface, the database engine 302 further inputs the data included in the issued SQL from the table in the database 301. Extract the item data. The extracted data is output to the interface of the data analyst.
Further, when the SQL3 is input from the output unit 106 of the analysis support device 100, the database engine 302 generates a join table in the database 301 that combines the vehicle position data and the wheel speed data based on the SQL3.
Further, when the SQL 2 is input from the SQL registration unit 202, the database engine 302 extracts the data corresponding to the data item to be combined with the SQL 2 from the database 301 and combines them, and generates the combined data based on the SQL 3. Insert it into the joined table and save it.

ログファイル保存部３０３は、データベース装置３００に対して発行されたＳＱＬ、及び当該ＳＱＬを実行する処理時間を実行負荷としてログファイルとして保存する。 The log file storage unit 303 stores the SQL issued to the database device 300 and the processing time for executing the SQL as an execution load as a log file.

４．結合データ生成システムの動作
以下、図２－４を用いて、実施形態１の結合データ生成システム１０の動作を説明する。結合データ生成システム１０の動作は、大きく分けて、データ分析者によってＳＱＬが発行されてから、分析支援装置１００の記憶部１０４にＳＱＬに対応する集計負荷として集計処理時間を保存するまでの動作（図２）、記憶部１０４に保存された集計処理時間に基づいて、データベース３０１に結合テーブルを生成する動作（図３）、データベース３０１の結合テーブルに結合データを格納する動作（図４）に分けられる。 4. Operation of Combined Data Generation System Hereinafter, the operation of the combined data generation system 10 of the first embodiment will be described with reference to FIG. 2-4. The operation of the combined data generation system 10 is roughly divided into the operation from the issuance of SQL by the data analyst to the storage of the aggregation processing time as the aggregation load corresponding to SQL in the storage unit 104 of the analysis support device 100 (the operation until the aggregation processing time is stored in the storage unit 104 of the analysis support device 100. FIG. 2), the operation of generating a join table in the database 301 based on the aggregation processing time stored in the storage unit 104 (FIG. 3), and the operation of storing the join data in the join table of the database 301 (FIG. 4). Be done.

まず、図２を用いて、分析支援装置１００の記憶部１０４にＳＱＬに対応する集計処理時間を保存するまでの動作を説明する。
まず、データ分析者は、所望の分析結果を得るために、データベース装置３００に対してＳＱＬを発行する（Ｓ１０１）。Ｓ１０１にて発行されたＳＱＬ、及び当該ＳＱＬを実行するのに要した処理時間を示す負荷情報は、ログファイルとしてデータベース装置３００のログファイル保存部３０３に保存される（Ｓ１０２）。 First, with reference to FIG. 2, the operation until the aggregation processing time corresponding to SQL is stored in the storage unit 104 of the analysis support device 100 will be described.
First, the data analyst issues SQL to the database device 300 in order to obtain a desired analysis result (S101). The SQL issued in S101 and the load information indicating the processing time required to execute the SQL are stored as log files in the log file storage unit 303 of the database device 300 (S102).

分析支援装置１００の取得部１０１は、ログファイル保存部３０３に保存されたログファイルを取得する（Ｓ１０３）。解析部１０２は、Ｓ１０３において取得部１０１が取得したログファイルに含まれるＳＱＬの構文解析を実行する（Ｓ１０４）。そして、車両の位置データと車輪速データとを結合する命令を含むＳＱＬ１を抽出する（Ｓ１０５）。 The acquisition unit 101 of the analysis support device 100 acquires the log file stored in the log file storage unit 303 (S103). The analysis unit 102 executes the syntax analysis of the SQL included in the log file acquired by the acquisition unit 101 in S103 (S104). Then, the SQL 1 including the command for combining the position data of the vehicle and the wheel speed data is extracted (S105).

次いで、演算部１０３は、ログファイルに含まれる負荷情報のうち、ＳＱＬ１に対応する負荷情報が示す処理時間を集計して、集計処理時間を求める（Ｓ１０６）。Ｓ１０６にて求めた集計処理時間は、車両の位置データ及び車輪速データのデータ項目及びこれらのデータ項目を結合する結合条件を示す条件句に対応付けて記憶部１０４に保存される（Ｓ１０７）。位置データと車輪速データ以外のデータ項目を結合する命令を含むＳＱＬに対応する処理時間を集計し保存する場合には、Ｓ１０５－Ｓ１０７のステップを同様に実行する。したがって、記憶部１０４には、結合されるデータ項目の組み合わせ毎に集計処理時間が保存されることになる。 Next, the calculation unit 103 totals the processing time indicated by the load information corresponding to SQL1 among the load information included in the log file, and obtains the total processing time (S106). The aggregation processing time obtained in S106 is stored in the storage unit 104 in association with the data items of the vehicle position data and the wheel speed data and the condition clause indicating the combination condition for combining these data items (S107). When the processing time corresponding to SQL including the instruction to combine the data items other than the position data and the wheel speed data is aggregated and saved, the steps of S105 to S107 are executed in the same manner. Therefore, the storage unit 104 stores the aggregation processing time for each combination of the data items to be combined.

次に、図３を用いて、記憶部１０４に保存された集計処理時間に基づいて、データベース３０１に結合テーブルを生成する動作を説明する。
分析支援装置１００の生成部１０５は、記憶部１０４に保存された集計処理時間をモニタし、集計処理時間と、記憶部１０４に保存されている処理時間閾値とを比較する（Ｓ２０１）。ここで、集計処理時間が処理時間閾値よりも低いと判定した場合には、生成部１０５は集計処理時間のモニタを継続する。これに対し、集計処理時間が処理時間閾値よりも高いと判定した場合には、車両の位置データと車輪速データとを結合した結合データをデータベース装置３００のデータベース３０１に保存することを決定する（Ｓ２０２）。そして、車両の位置データと車輪速データとを結合し、特定のテーブルに保存する命令を含むＳＱＬ２を生成する（Ｓ２０３）。さらに、車両の位置データと車輪速データとを結合した結合データを保存する結合テーブルを生成する命令を含むＳＱＬ３を生成する（Ｓ２０４）。Ｓ２０３、２０４において生成されたＳＱＬ２、３は、出力部１０６を介して、データ収集装置２００のＳＱＬ登録部２０２、及びデータベース装置３００のデータベースエンジン３０２にそれぞれ出力される（Ｓ２０５）。 Next, the operation of generating the join table in the database 301 will be described with reference to FIG. 3 based on the aggregation processing time stored in the storage unit 104.
The generation unit 105 of the analysis support device 100 monitors the aggregation processing time stored in the storage unit 104, and compares the aggregation processing time with the processing time threshold value stored in the storage unit 104 (S201). Here, if it is determined that the aggregation processing time is lower than the processing time threshold value, the generation unit 105 continues to monitor the aggregation processing time. On the other hand, when it is determined that the aggregation processing time is higher than the processing time threshold, it is determined to store the combined data in which the vehicle position data and the wheel speed data are combined in the database 301 of the database device 300 (). S202). Then, the vehicle position data and the wheel speed data are combined to generate an SQL2 including an instruction to be stored in a specific table (S203). Further, it generates SQL3 including an instruction to generate a join table that stores the join data in which the vehicle position data and the wheel speed data are joined (S204). The SQLs 2 and 3 generated in S203 and 204 are output to the SQL registration unit 202 of the data acquisition device 200 and the database engine 302 of the database device 300, respectively, via the output unit 106 (S205).

ＳＱＬ登録部２０２は、Ｓ２０５にて出力されたＳＱＬ２を登録する（Ｓ２０６）。また、データベースエンジン３０２は、Ｓ２０５にて出力されたＳＱＬ３に基づいて、車両の位置データと車輪速データとを結合した結合テーブルをデータベース３０１内に生成する（Ｓ２０７）。 The SQL registration unit 202 registers the SQL2 output in S205 (S206). Further, the database engine 302 generates a join table in the database 301 that combines the vehicle position data and the wheel speed data based on the SQL3 output in S205 (S207).

次に、図４を用いて、データベース３０１の結合テーブルに結合データを保存する動作を説明する。
データ収集装置２００のデータ受信部２０１が、自動車から車両に関する複数のデータを受信する（Ｓ３０１）。データ受信部２０１が受信したデータは、データベースエンジン３０２に出力され（Ｓ３０２）、その後、当該データのデータ項目に該当するデータベース内のテーブルにそれぞれ挿入して保存される（Ｓ３０３）。ＳＱＬ登録部２０２は、図３のＳ２０６にて登録されたＳＱＬ２をデータベースエンジン３０２に出力する（Ｓ３０４）。なお、データ受信部２０１及びＳＱＬ登録部２０２は、周期的又は任意のタイミングで、受信したデータ及びＳＱＬ２をデータベースエンジン３０２にそれぞれ出力することができる。 Next, the operation of storing the join data in the join table of the database 301 will be described with reference to FIG.
The data receiving unit 201 of the data collecting device 200 receives a plurality of data related to the vehicle from the automobile (S301). The data received by the data receiving unit 201 is output to the database engine 302 (S302), and then inserted into and stored in a table in the database corresponding to the data item of the data (S303). The SQL registration unit 202 outputs the SQL2 registered in S206 of FIG. 3 to the database engine 302 (S304). The data receiving unit 201 and the SQL registration unit 202 can output the received data and the SQL 2 to the database engine 302 at periodic or arbitrary timings, respectively.

次いで、データベースエンジン３０２は、ＳＱＬ登録部２０２から出力されたＳＱＬ２が結合するデータ項目に該当するデータをデータベース３０１から抽出するとともに、抽出したデータをＳＱＬ２に基づいて結合する（Ｓ３０５）。そして、データベースエンジン３０２は、ＳＱＬ２に基づいて結合したデータを図３のＳ２０７において生成した結合テーブルに挿入し、保存する（Ｓ３０６）。 Next, the database engine 302 extracts the data corresponding to the data item to be combined with SQL2 output from the SQL registration unit 202 from the database 301, and combines the extracted data based on SQL2 (S305). Then, the database engine 302 inserts the data joined based on the SQL 2 into the join table generated in S207 of FIG. 3 and saves it (S306).

図４に示す一連の動作では、例えば、データ受信部２０１は、２０１８年１月１日に複数のデータを自動車から受信する（Ｓ３０１）と、受信日の翌日（２０１８年１月２日）に、受信したデータをまとめてデータベースエンジン３０２に出力する（Ｓ３０２）。そして、データ受信部２０１から出力されたデータがデータベース内のテーブルに保存（Ｓ３０３）されると、ＳＱＬ登録部２０２は、車両の位置データ及び車輪速データを結合した結合データを生成して、結合テーブルに保存する命令を含むＳＱＬ２をデータベースエンジン３０２に出力する（Ｓ３０５）。ここで、ＳＱＬ２は、データ取得日時を２０１８年１月１日に限定する条件句を含むことにより、２０１８年１月１日に取得されたデータのみについて結合データを生成する命令文とすることができる。そして、データベースエンジン３０２は、データベース３０１内のテーブルから、データ取得日時が２０１８年１月１日である車両の位置データ及び車輪速データを抽出するとともに、これらのデータを結合した結合データを結合テーブルに保存する。これにより、過去の結合データに追加して、新たに取得されたデータの結合データを結合テーブルに蓄積することができる。 In the series of operations shown in FIG. 4, for example, the data receiving unit 201 receives a plurality of data from the vehicle on January 1, 2018 (S301), and on the day after the receiving date (January 2, 2018). , The received data are collectively output to the database engine 302 (S302). Then, when the data output from the data receiving unit 201 is stored in a table in the database (S303), the SQL registration unit 202 generates a combined data that combines the vehicle position data and the wheel speed data, and combines them. The SQL2 including the instruction to be saved in the table is output to the database engine 302 (S305). Here, SQL2 may be a statement that generates combined data only for the data acquired on January 1, 2018 by including a conditional clause that limits the data acquisition date and time to January 1, 2018. can. Then, the database engine 302 extracts the position data and the wheel speed data of the vehicle whose data acquisition date and time is January 1, 2018 from the table in the database 301, and joins the join data by joining these data into the join table. Save to. As a result, the join data of the newly acquired data can be accumulated in the join table in addition to the past join data.

以上のとおり、実施形態１によれば、データ項目を結合する命令文のうち集計負荷が高い命令文については、当該命令文によって結合されるデータ項目を予め結合した状態で、データベースのテーブルに保存することができる。その結果、データ分析者がデータを結合して分析する際、テーブルに保存された結合データを取得することにより、データの結合に要する時間を大幅に短縮することが可能となる。 As described above, according to the first embodiment, among the statements that combine data items, the instruction statement that has a high aggregation load is stored in a database table in a state in which the data items combined by the instruction statement are combined in advance. can do. As a result, when a data analyst joins and analyzes data, it is possible to significantly reduce the time required for joining the data by acquiring the join data stored in the table.

（変形例１）
上記実施形態１では、生成部１０５が記憶部１０４に保存された集計処理時間の値をモニタし、集計処理時間が処理時間閾値よりも高くなると自動的に、結合データをデータベース装置３００に保存することを決定した。しかしながら、生成部１０５は、集計処理時間に加えて、データ分析者の指示に基づいて、結合データをデータベース装置３００に保存してもよい。 (Modification 1)
In the first embodiment, the generation unit 105 monitors the value of the aggregation processing time stored in the storage unit 104, and automatically stores the combined data in the database device 300 when the aggregation processing time becomes higher than the processing time threshold value. I decided that. However, the generation unit 105 may store the combined data in the database device 300 based on the instruction of the data analyst in addition to the aggregation processing time.

本変形例１を図５に示す。図１と同じ構成については同じ符号を付し、説明は省略する。本変形例１の分析支援装置１００は、図１に示す構成に加えて、メッセージ生成部１０７、表示部１０８、ユーザ指示取得部１０９とを備えている。なお、メッセージ生成部１０７、表示部１０８は、まとめて本発明の「メッセージ制御部」に相当する。 This modification 1 is shown in FIG. The same components as those in FIG. 1 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. In addition to the configuration shown in FIG. 1, the analysis support device 100 of the first modification includes a message generation unit 107, a display unit 108, and a user instruction acquisition unit 109. The message generation unit 107 and the display unit 108 collectively correspond to the "message control unit" of the present invention.

メッセージ生成部１０７は、集計処理時間に基づいて、データ分析者（本発明の「ユーザ」に相当）に対して、結合データをデータベース装置３００に保存することを推奨するメッセージを生成し、表示部１０８は生成されたメッセージをデータ分析者に対して表示する。例えば、実施形態１と同様、生成部１０５は集計処理時間と処理時間閾値とを比較して、集計処理時間が処理時間閾値よりも高いと判定した場合に、メッセージ生成部１０７がメッセージを生成する。 The message generation unit 107 generates a message recommending that the data analyst (corresponding to the “user” of the present invention) save the combined data in the database device 300 based on the aggregation processing time, and the display unit 107. 108 displays the generated message to the data analyst. For example, as in the first embodiment, the generation unit 105 compares the aggregation processing time with the processing time threshold value, and when it is determined that the aggregation processing time is higher than the processing time threshold value, the message generation unit 107 generates a message. ..

ユーザ指示取得部１０９は、表示部１０８に表示されたメッセージを見たデータ分析者による指示、すなわち、結合データをデータベース装置３００に保存する指示を取得する。 The user instruction acquisition unit 109 acquires an instruction by the data analyst who saw the message displayed on the display unit 108, that is, an instruction to save the combined data in the database device 300.

ユーザ指示取得部１０９が、結合データをデータベース装置に保存する指示を取得した場合、生成部１０５は、結合データをデータベース装置３００に保存することを決定する。この後の処理は、実施形態１と同様である。 When the user instruction acquisition unit 109 acquires an instruction to save the join data in the database device, the generation unit 105 decides to save the join data in the database device 300. The subsequent processing is the same as in the first embodiment.

本変形例１によれば、データ分析者が必要とする結合テーブル及び結合データのみをデータベース装置に生成することが可能となるため、データベース内に不要な結合テーブルや結合データが生成及び保存されるのを抑制し、データベースの容量を有効に活用することが可能となる。 According to the first modification, it is possible to generate only the join table and the join data required by the data analyst in the database device, so that unnecessary join tables and join data are generated and stored in the database. It is possible to suppress the problem and effectively utilize the capacity of the database.

（変形例２）
上記実施形態１では、ＳＱＬの処理時間を集計した集計処理時間に基づいて、結合データをデータベース装置に保存するか否かを決定した。しかしながら、同じデータ項目を結合する命令を含むＳＱＬであっても、当該ＳＱＬを発行したデータ分析者によって、そのＳＱＬの重み、すなわち、情報の価値は異なる。 (Modification 2)
In the first embodiment, it is determined whether or not to save the combined data in the database device based on the aggregated processing time in which the SQL processing times are aggregated. However, even if the SQL includes an instruction to combine the same data items, the weight of the SQL, that is, the value of the information differs depending on the data analyst who issued the SQL.

そこで、本変形例２では、ＳＱＬを発行したデータ分析者に応じて実行負荷である処理時間に重み付けをして集計し、当該データ分析者を考慮した集計負荷を求めることにより、有用なＳＱＬによって結合されるデータ項目を結合する結合テーブルをデータベース装置に保存する。 Therefore, in the present modification 2, the processing time, which is the execution load, is weighted according to the data analyst who issued the SQL and aggregated, and the aggregation load considering the data analyst is obtained, thereby using useful SQL. Save the join table that joins the data items to be joined in the database device.

本変形例２では、データベース装置３００のログファイル保存部３０３は、ログファイルとして、データ分析者（本発明の「ユーザ」に相当）が発行したＳＱＬ及び当該ＳＱＬの処理時間に加えて、データベース装置３００に対してＳＱＬを発行した「データ分析者の情報」を保存する。そして、分析支援装置１００の取得部１０１は、ＳＱＬ及び当該ＳＱＬの処理時間に加えて、「データ分析者の情報」を取得する。本明細書では、「データ分析者の情報」として、データ分析者のＩＤ情報を取得する例を説明する。
ここで、本発明の「データ分析者（ユーザ）の情報」とは、各ユーザを識別する情報はもちろん、ユーザの属性や、ユーザのデータ分析にかかる経験を示す情報であってもよい。 In the second modification, the log file storage unit 303 of the database device 300 uses the database device as a log file in addition to the SQL issued by the data analyst (corresponding to the "user" of the present invention) and the processing time of the SQL. The "information of the data analyst" that issued the SQL for 300 is saved. Then, the acquisition unit 101 of the analysis support device 100 acquires "information of the data analyst" in addition to the SQL and the processing time of the SQL. In the present specification, an example of acquiring the ID information of the data analyst will be described as "information of the data analyst".
Here, the "information of the data analyst (user)" of the present invention may be not only the information for identifying each user but also the information indicating the attribute of the user and the experience related to the data analysis of the user.

本変形例２の記憶部１０４は、データ分析者のＩＤ情報と、当該データ分析者のデータ分析にかかる経験年数とを対応付けて予め保存しておく。記憶部１０４はさらに、データ分析者の経験年数に応じて重み付けをするウエイト量の情報を予め保存しておく。例えば、分析経験５年以上の経験を有するデータ分析者に対するウエイト量ｎ１、及び、分析経験５年未満の経験を有するデータ分析者に対するウエイト量ｎ２を、それぞれ保存しておく。 The storage unit 104 of the second modification stores in advance the ID information of the data analyst and the years of experience required for the data analysis of the data analyst. The storage unit 104 further stores information on the weight amount to be weighted according to the number of years of experience of the data analyst in advance. For example, a weight amount n1 for a data analyst having 5 years or more of analysis experience and a weight amount n2 for a data analyst having less than 5 years of analysis experience are stored.

演算部１０３は、データ分析者の情報に応じて処理時間に重み付けをして、集計処理時間を求める。 The calculation unit 103 weights the processing time according to the information of the data analyst to obtain the total processing time.

例えば、取得部１０１が取得したログファイルに、車両の位置データと車輪速データとを結合する命令を含むＳＱＬ１に対応するログが２つ存在（ＳＱＬ１－１、ＳＱＬ１－２）し、ＳＱＬ１－１が、データの分析経験が５年以上のデータ分析者によって発行され、処理時間がｘ時間のＳＱＬであり、ＳＱＬ１－２は、データの分析経験が５年未満のデータ分析者によって発行され、処理時間がｙ時間のＳＱＬであるとする。このとき、実施形態１による集計負荷は（ｘ＋ｙ）時間となる。
これに対し、本変形例２では、演算部１０３は、データ分析者の各ＩＤ情報に基づいて記憶部に保存されたデータ分析者の経験年数を参照するとともに、経験年数に基づくウエイト量を抽出する。そして、ＳＱＬ１－１の処理時間ｘにはウエイト量ｎ１を、ＳＱＬ１－２の処理時間ｙにはウエイト量ｎ２をそれぞれ重み付けして、集計処理時間（ｎ１×ｘ＋ｎ２×ｙ）を求める。そして、重み付けをして求めた集計処理時間に基づいて、生成部１０６は、結合データをデータベース装置３００に保存するか否かを決定する。 For example, in the log file acquired by the acquisition unit 101, there are two logs corresponding to SQL1 including a command to combine the vehicle position data and the wheel speed data (SQL1-1, SQL1-2), and SQL1-1. However, SQL is an SQL with data analysis experience of 5 years or more and a processing time of x hours, and SQL1-2 is issued and processed by a data analyst with data analysis experience of less than 5 years. It is assumed that the time is SQL of y hours. At this time, the total load according to the first embodiment is (x + y) time.
On the other hand, in the present modification 2, the calculation unit 103 refers to the years of experience of the data analyst stored in the storage unit based on each ID information of the data analyst, and extracts the weight amount based on the years of experience. do. Then, the weight amount n1 is weighted to the processing time x of SQL1-1, and the weight amount n2 is weighted to the processing time y of SQL1-2 to obtain the aggregation processing time (n1 × x + n2 × y). Then, based on the aggregation processing time obtained by weighting, the generation unit 106 determines whether or not to store the combined data in the database device 300.

本変形例２によれば、データ分析者に応じて重み付けをした集計負荷に基づいて、結合テーブルの生成要否を決定することが可能となる。そして、より価値の高い結合テーブルのみをデータベース装置３００に生成することにより、データベースの容量を有効に活用することが可能となる。 According to the second modification, it is possible to determine whether or not the join table needs to be generated based on the aggregate load weighted according to the data analyst. Then, by generating only the more valuable join table in the database device 300, it is possible to effectively utilize the capacity of the database.

なお、上述した各変形例は、単独で用いることはもちろん、これらを組み合わせて用いることもできる。 It should be noted that each of the above-mentioned modifications can be used alone or in combination.

（実施形態２）
実施形態２では、データ分析者によって発行されたＳＱＬに関するログファイルを利用して、データ分析者を支援する分析支援装置を説明する。 (Embodiment 2)
In the second embodiment, an analysis support device that supports the data analyst will be described by using the log file related to SQL issued by the data analyst.

図６は、実施形態２による分析支援装置４００、及び、データ収集システム２００、データベース装置３００を有する分析支援システム２０を示している。以下に、分析支援装置４００の構成について説明する。なお、データ収集装置２００、データベース装置３００の各構成は実質的に実施形態１と同じであるため、詳しい説明は省略する。当然のことながら、本実施形態２の分析支援装置４００は、実施形態１及び各変形例の結合データ生成システムに適用することが可能である。 FIG. 6 shows an analysis support device 400 according to the second embodiment, and an analysis support system 20 having a data collection system 200 and a database device 300. The configuration of the analysis support device 400 will be described below. Since each configuration of the data collection device 200 and the database device 300 is substantially the same as that of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted. As a matter of course, the analysis support device 400 of the second embodiment can be applied to the combined data generation system of the first embodiment and each modification.

１．分析支援装置
本実施形態２の分析支援装置４００は、取得部４０１、解析部４０２、演算部４０３、記憶部４０４、入力部４０５、決定部４０６、及び表示部４０７を備える。解析部４０２、演算部４０３、決定部４０６は、機能的には別であるが、１つの装置、例えば、ＣＰＵで実現してもよい。 1. 1. Analysis support device The analysis support device 400 of the second embodiment includes an acquisition unit 401, an analysis unit 402, a calculation unit 403, a storage unit 404, an input unit 405, a determination unit 406, and a display unit 407. Although the analysis unit 402, the calculation unit 403, and the determination unit 406 are functionally different, they may be realized by one device, for example, a CPU.

取得部４０１は、データベース装置３００のログファイル保存部３０３に保存されたログファイルを取得する。ログファイルは、データ分析者からデータベース装置３００に対して発行された複数のＳＱＬ（本発明の「命令文」に相当）を有している。
なお、実施形態１のログファイルには、ＳＱＬとともに、ＳＱＬの処理時間を有していたが、本実施形態２のログファイルは、発行されたＳＱＬの情報のみを有していれば足りる。しかしながら、ログファイルは、当然のことながら、ＳＱＬ以外の情報を有していてもよい。 The acquisition unit 401 acquires the log file stored in the log file storage unit 303 of the database device 300. The log file has a plurality of SQLs (corresponding to the "command statement" of the present invention) issued by the data analyst to the database device 300.
The log file of the first embodiment has the processing time of the SQL together with the SQL, but the log file of the second embodiment only needs to have the information of the issued SQL. However, the log file may, of course, have information other than SQL.

解析部４０２は、取得部４０１で取得したログファイルに含まれる複数のＳＱＬの構文解析を実行する。解析部４０２はさらに、構文解析を実行した複数のＳＱＬのうち、特定のデータ項目を結合する命令を含む単数若しくは複数のＳＱＬ（本発明の「第１の命令文」に相当）を抽出する。実施形態１と同様、本明細書では、特定のデータ項目として、車両の位置データ（本発明の「第１のデータ項目」に相当）と、車両の車輪速データ（本発明の「第２のデータ項目」に相当）とを結合する命令を含むＳＱＬ１を抽出する場合を説明する。 The analysis unit 402 executes parsing of a plurality of SQLs included in the log file acquired by the acquisition unit 401. Further, the analysis unit 402 extracts a single or a plurality of SQLs (corresponding to the "first statement" of the present invention) including instructions for combining specific data items from the plurality of SQLs for which parsing has been executed. As in the first embodiment, in the present specification, as specific data items, vehicle position data (corresponding to the "first data item" of the present invention) and vehicle wheel speed data (the "second data item" of the present invention). A case of extracting SQL1 including an instruction to combine with (corresponding to "data item") will be described.

演算部４０３は、解析部４０２で抽出されたＳＱＬ１の「実行頻度」を求める。以下では、ＳＱＬ１が発行された回数（以下、実行回数）を実行頻度として求める例を説明する。ここで、後述する記憶部４０４に、既にＳＱＬ１に対応する実行回数が保存されている場合には、取得部４０１で新たに取得され、解析部で抽出されたＳＱＬ１の実行回数と、記憶部に既に保存されているＳＱＬ１の実行回数とを演算することにより、実行回数を求める。 The calculation unit 403 obtains the "execution frequency" of the SQL1 extracted by the analysis unit 402. Hereinafter, an example of obtaining the number of times SQL1 is issued (hereinafter referred to as the number of times of execution) as the execution frequency will be described. Here, when the number of executions corresponding to SQL1 is already stored in the storage unit 404 described later, the number of executions of SQL1 newly acquired by the acquisition unit 401 and extracted by the analysis unit and the number of executions of SQL1 are stored in the storage unit. The number of executions is obtained by calculating the number of executions of SQL1 that has already been saved.

ここで、「実行頻度」とは、命令文が実行された回数を直接的又は間接的に示すものであれば足り、命令文の命令処理が完了したかを問わず命令文が実行された回数の他、命令文が実行されて命令処理が完了した回数、命令文の実行回数の変化率等であってもよい。 Here, the "execution frequency" is sufficient as long as it directly or indirectly indicates the number of times the instruction statement is executed, and the number of times the instruction statement is executed regardless of whether the instruction processing of the instruction statement is completed. In addition, the number of times the instruction statement is executed and the instruction processing is completed, the rate of change in the number of times the instruction statement is executed, and the like may be used.

記憶部４０４は、演算部４０３で求めたＳＱＬ１の実行回数を保存する。この際、実行回数が、車両の位置データと車輪速データとを特定の結合条件を示す条件句を用いて結合するＳＱＬの実行回数であることを特定して保存する。なお、記憶部４０４が既にＳＱＬ１の実行回数を保存している場合には、演算部４０３で求めた新たな実行回数の値に更新して保存する。記憶部はさらに、取得部４０１で取得したＳＱＬを記憶してもよい。 The storage unit 404 stores the number of executions of SQL1 obtained by the calculation unit 403. At this time, it is specified and stored that the number of executions is the number of executions of SQL that combines the position data of the vehicle and the wheel speed data using a conditional clause indicating a specific combination condition. If the storage unit 404 has already stored the number of executions of SQL1, it is updated to the value of the new number of executions obtained by the calculation unit 403 and saved. The storage unit may further store the SQL acquired by the acquisition unit 401.

入力部４０５には、分析支援装置を使用するデータ分析者（本発明の「ユーザ」に相当）によって、分析対象として着目しているデータ項目である分析対象データ項目（本発明の「第１のデータ項目」に相当）が入力される。例えば、車両の位置データの項目が、分析対象データ項目として入力部４０５に入力される。
入力部（本発明の「第２の入力部」に相当）４０５にはさらに、後述する表示部４０７に表示されるデータ項目のうち、データ分析者が選択したデータ項目が入力される。 The input unit 405 is an analysis target data item (“first” of the present invention, which is a data item of interest as an analysis target by a data analyst (corresponding to the “user” of the present invention) using the analysis support device. (Equivalent to "data item") is entered. For example, an item of vehicle position data is input to the input unit 405 as an analysis target data item.
Further, among the data items displayed on the display unit 407 described later, the data items selected by the data analyst are input to the input unit (corresponding to the “second input unit” of the present invention) 405.

決定部４０６は、記憶部４０４に保存されたＳＱＬ１の実行回数に「基づいて」、過去に発行されたＳＱＬにおいて分析対象データ項目と結合されたデータ項目（以下、結合実績データ項目）（本発明の「第２のデータ項目」に相当）、例えば、車両の車輪速データの項目をデータ分析者に表示するか否かを決定する。具体的には、決定部４０６は、記憶部４０４に保存された実行回数のうち、分析対象データ項目と他のデータ項目とを結合するＳＱＬの実行回数を抽出し、その中から実行回数が高いＳＱＬ（例えば、実行回数が高い順に５つのＳＱＬ）において、分析対象データ項目と結合されたデータ項目を結合実績データ項目として、データ分析者に表示することを決定する。
あるいは、決定部４０６は、記憶部４０４に保存された実行回数のうち、分析対象データ項目と他のデータ項目とを結合するＳＱＬの実行回数を抽出するとともに、抽出した実行回数と、記憶部４０４に保存されている回数閾値とを比較する。そして、実行回数が回数閾値「よりも」高いと判定した場合には、そのＳＱＬにおいて分析対象データ項目と結合されたデータ項目を結合実績データ項目として、データ分析者に表示することを決定してもよい。 The determination unit 406 "based on" the number of executions of SQL1 stored in the storage unit 404, and the data item combined with the analysis target data item in the previously issued SQL (hereinafter referred to as the combined actual data item) (the present invention). (Corresponding to the "second data item"), for example, it is determined whether or not to display the item of the wheel speed data of the vehicle to the data analyst. Specifically, the determination unit 406 extracts the number of executions of SQL that combines the data item to be analyzed and other data items from the number of executions stored in the storage unit 404, and the number of executions is high from among them. In the SQL (for example, five SQLs in descending order of the number of executions), it is determined to display the data item combined with the analysis target data item as the combined actual data item to the data analyst.
Alternatively, the determination unit 406 extracts the number of executions of the SQL that combines the data item to be analyzed and the other data items from the number of executions stored in the storage unit 404, and the extracted number of executions and the storage unit 404. Compare with the number of times threshold stored in. Then, when it is determined that the number of executions is higher than the number threshold value, it is decided to display the data item combined with the analysis target data item in the SQL as the combined actual data item to the data analyst. May be good.

ここで、本発明の「基づいて」とは、実行頻度を反映して、第２のデータ項目をユーザに表示するか否かを決定していれば足り、実行頻度の値を直接的に用いる場合の他、実行頻度以外の要素も考慮する場合も含む。 Here, "based on" in the present invention means that it is sufficient to reflect the execution frequency and determine whether or not to display the second data item to the user, and the value of the execution frequency is directly used. In addition to cases, it also includes cases where factors other than execution frequency are taken into consideration.

表示部４０７は、決定部４０６において決定された結合実績データ項目をデータ分析者に表示する。なお、データ分析者に表示する結合実績データ項目は単数または複数のいずれであってもよい。また、表示部４０７は、結合実績データ項目と共に、分析対象データ項目と結合実績データ項目とを結合する命令を含むＳＱＬの実行回数を表示してもよい。表示部４０７はさらに、分析対象データ項目と、データ分析者によって選択された結合実績データ項目とを結合するＳＱＬを表示してもよい。 The display unit 407 displays the combined performance data item determined by the determination unit 406 to the data analyst. The combined result data item to be displayed to the data analyst may be either singular or plural. Further, the display unit 407 may display the number of executions of the SQL including the instruction for combining the analysis target data item and the combined actual data item together with the combined actual data item. The display unit 407 may further display an SQL that combines the data item to be analyzed and the combined performance data item selected by the data analyst.

２．分析支援システムの動作
図７、８を用いて、実施形態２の分析支援システム２０の動作を説明する。 2. 2. Operation of Analysis Support System The operation of the analysis support system 20 of the second embodiment will be described with reference to FIGS. 7 and 8.

図７は、分析支援装置４００の記憶部４０４にデータ項目の組み合わせ毎に実行回数を保存する動作を示している。図７のＳ４０１乃至Ｓ４０５は図２のＳ１０１乃至Ｓ１０５に対応しているため、詳しい説明は省略する。Ｓ４０６において、演算部４０３は、Ｓ４０５において抽出したＳＱＬ、例えば、車両の位置データと車輪速データとを結合する命令を含むＳＱＬの実行回数を求める。Ｓ４０６にて求めた実行回数は、車両の位置データと車輪速データとを結合するＳＱＬの実行回数であることを特定して保存される（Ｓ４０７）。
実施形態１と同様、位置データと車輪速データ以外のデータ項目を結合する命令を含むＳＱＬの実行回数を求めて保存する場合には、Ｓ４０５－Ｓ４０７のステップを同様に実行する。したがって、記憶部４０４には、結合されるデータ項目の組み合わせ毎の実行回数が保存されることになる。 FIG. 7 shows an operation of storing the number of executions for each combination of data items in the storage unit 404 of the analysis support device 400. Since S401 to S405 in FIG. 7 correspond to S101 to S105 in FIG. 2, detailed description thereof will be omitted. In S406, the calculation unit 403 obtains the number of executions of the SQL extracted in S405, for example, the SQL including the instruction for combining the position data of the vehicle and the wheel speed data. The number of executions obtained in S406 is specified and stored as the number of executions of SQL that combines the position data of the vehicle and the wheel speed data (S407).
Similar to the first embodiment, when the number of executions of SQL including the instruction to combine the data items other than the position data and the wheel speed data is obtained and saved, the steps S405-S407 are executed in the same manner. Therefore, the storage unit 404 stores the number of executions for each combination of the data items to be combined.

図８は、記憶部４０４に保存された実行回数に基づいて、データ分析者に結合実績データ項目を表示する動作を示している。まず、データ分析者によって、入力部４０５に分析対象データ項目が入力される（Ｓ５０１）。次いで、決定部４０６は、記憶部４０４に保存された実行回数のうち、Ｓ５０１にて入力された分析対象データ項目と他のデータ項目とを結合するＳＱＬの実行回数を抽出する（Ｓ５０２）。 FIG. 8 shows an operation of displaying the combined actual data item to the data analyst based on the number of executions stored in the storage unit 404. First, the data analyst inputs the data item to be analyzed into the input unit 405 (S501). Next, the determination unit 406 extracts the number of executions of SQL that combines the analysis target data item input in S501 with other data items from the number of executions stored in the storage unit 404 (S502).

図８に示す例では、決定部４０６は、分析対象データ項目と他のデータ項目とを結合するＳＱＬの実行回数のうち、実行回数が高い上位５位のものを抽出する（Ｓ５０３）。そして、Ｓ５０３にて抽出した実行回数のＳＱＬにおいて、分析対象データ項目と結合されたデータ項目を、結合実績データ項目としてデータ分析者に表示することを決定する（Ｓ５０４）。結合実績データ項目として決定されたデータ項目は、表示部４０７に表示される（Ｓ５０５）。なお、段落００６７にて上述したとおり、データ分析者に表示される結合実績データ項目は実行回数に基づいて決定されていればよく、Ｓ５０３、Ｓ５０４における表示する結合実績データ項目の決定方法は、図８の例に限定されるものではない。 In the example shown in FIG. 8, the determination unit 406 extracts the top 5 execution times of the SQL that combines the analysis target data item and the other data items with the highest execution number (S503). Then, in the SQL of the number of executions extracted in S503, it is determined to display the data item combined with the analysis target data item to the data analyst as the combined actual data item (S504). The data item determined as the combined actual data item is displayed on the display unit 407 (S505). As described above in paragraph 0067, the combined actual data item displayed to the data analyst may be determined based on the number of executions, and the method for determining the combined actual data item to be displayed in S503 and S504 is shown in FIG. It is not limited to the example of 8.

さらに、データ分析者によって、表示部４０７に表示された結合実績データ項目の中から１以上の結合実績データ項目が選択される（Ｓ５０６）。そして、入力部において選択された結合実績データ項目が入力された場合、分析対象データ項目と、データ分析者によって選択された結合実績データ項目とを結合するＳＱＬを表示部に表示する（Ｓ５０７）。 Further, the data analyst selects one or more combined actual data items from the combined actual data items displayed on the display unit 407 (S506). Then, when the combined result data item selected in the input unit is input, the SQL for combining the analysis target data item and the combined result data item selected by the data analyst is displayed on the display unit (S507).

以上のとおり、実施形態２によれば、データ分析者の分析対象データ項目と結合される頻度が高いデータ項目を、結合実績データ項目としてデータ分析者に表示することにより、データ分析者が、過去の実績に基づいて、分析対象データ項目が他のいかなるデータ項目と結合されていたかを知るのを補助し、データ分析を支援することが可能となる。 As described above, according to the second embodiment, the data analyst can display the data items that are frequently combined with the data items to be analyzed by the data analyst as the combined actual data items to the data analyst. Based on the actual results of, it is possible to assist in knowing what other data items are combined with the data item to be analyzed, and to support the data analysis.

なお、実施形態１の変形例２と同様、演算部４０３は、データベース装置３００に対してＳＱＬを発行したデータ分析者の情報に応じて、実行回数に重み付けをしてもよい。例えば、データの分析経験が豊富なデータ分析者によって発行されたＳＱＬに対し、データの分析経験が未熟なデータ分析者によって発行されたＳＱＬよりも重いウエイト量を設定して実行回数を算出する。その結果、有用な結合実績データ項目を表示することが可能となる。 As in the second modification of the first embodiment, the calculation unit 403 may weight the number of executions according to the information of the data analyst who issued the SQL to the database device 300. For example, the number of executions is calculated by setting a weight amount heavier than the SQL issued by a data analyst who has abundant data analysis experience for the SQL issued by a data analyst who has abundant data analysis experience. As a result, it is possible to display useful combined performance data items.

（変形例１）
上記実施形態２では、過去に分析対象データ項目と結合された頻度が高いデータ項目を結合実績データ項目としてデータ分析者に表示しているが、結合実績データ項目に代えて、あるいは、結合実績データ項目に加えて、分析対象データ項目と結合される頻度が高いデータ項目が保存されているデータベース内のテーブルをデータ分析者に表示してもよい。 (Modification 1)
In the second embodiment, the data item frequently combined with the data item to be analyzed in the past is displayed to the data analyst as the combined actual data item, but instead of the combined actual data item or the combined actual data. In addition to the items, the data analyst may be presented with a table in the database that stores the data items that are frequently combined with the data item to be analyzed.

本変形例１では、決定部４０６は、記憶部４０４に保存されたＳＱＬ１の実行回数に基づいて、過去に発行されたＳＱＬ１において分析対象データ項目と結合されたデータ項目が属するテーブルＴを表示部４０７に表示するか否かを決定する。 In the present modification 1, the determination unit 406 displays a table T to which the data item combined with the analysis target data item in the previously issued SQL1 belongs based on the number of executions of the SQL1 stored in the storage unit 404. It is decided whether or not to display on 407.

なお、１つのテーブルに複数のデータ項目が保存されている場合には、分析対象データ項目と、テーブルに保存されたデータ項目それぞれとを結合するＳＱＬの実行回数を合計するとともに、合計した実行回数に基づいて、テーブルを表示部４０７に表示するか否かを決定してもよい。 When a plurality of data items are stored in one table, the number of executions of the SQL that joins the data item to be analyzed and each of the data items stored in the table is totaled, and the total number of executions is performed. You may decide whether or not to display the table on the display unit 407 based on the above.

（変形例２）
実施形態２では、表示部４０７に結合実績データ項目を表示して、データ分析者によるデータ項目の選択を支援する構成を説明した。本変形例では、結合実績データ項目に加えて、あるいは、結合実績データ項目に代えて、それ以外の情報をデータ分析者に表示することにより、データ分析をより一層支援する構成を説明する。実施形態２と同様、図６を用いて本変形例を説明する。 (Modification 2)
In the second embodiment, a configuration is described in which the combined result data items are displayed on the display unit 407 to support the selection of the data items by the data analyst. In this modification, a configuration that further supports data analysis will be described by displaying other information to the data analyst in addition to the combined actual data item or in place of the combined actual data item. Similar to the second embodiment, the present modification will be described with reference to FIG.

解析部４０２は、取得部４０１で取得したログファイルに含まれる複数のＳＱＬの構文解析を実行し、特定のデータ項目と共に使用される特定の「条件句」を含む単数若しくは複数のＳＱＬ（本発明の「第２の命令文」に相当）を抽出する。以下の説明では、データ項目として車両の位置データと、特定の条件句として論理和（ＯＲ）とを含むＳＱＬ１を抽出する場合を説明する。 The analysis unit 402 performs parsing of a plurality of SQLs included in the log file acquired by the acquisition unit 401, and a single or a plurality of SQLs including a specific "conditional clause" used together with a specific data item (the present invention). Corresponds to the "second statement" of). In the following description, a case where the SQL 1 including the vehicle position data as a data item and the logical sum (OR) as a specific conditional clause will be extracted will be described.

ここで、本発明の「条件句」とは、命令文において条件を指定するために使用されるものであり、論理演算子（例えば、論理和（ＯＲ）、論理積（ＡＮＤ）、否定（ＮＯＴ）等）や比較演算子（例えば、等号（＝）、不等号（＜，＞）等）はもちろん、これらの論理演算子や比較演算子と共に使用される条件や集合も含まれる。 Here, the "conditional clause" of the present invention is used to specify a condition in a statement, and is a logical operator (for example, logical sum (OR), logical product (AND), negation (NOT). ) Etc.) and comparison operators (eg, equality (=), inequality (<,>), etc.), as well as conditions and sets used with these logical and comparison operators.

演算部４０３は、解析部４０２で抽出されたＳＱＬ１の実行回数（本発明の「第２の実行頻度」に相当）を求める。実施形態２と同様、記憶部４０４に、既にＳＱＬ１の実行回数が保存されている場合には、取得部４０１で新たに取得され、解析部４０２で抽出されたＳＱＬ１の実行回数と、記憶部４０４に既に保存されているＳＱＬ１の実行回数とを演算することにより、実行回数を求める。 The calculation unit 403 obtains the number of executions of the SQL1 extracted by the analysis unit 402 (corresponding to the "second execution frequency" of the present invention). Similar to the second embodiment, when the number of executions of SQL1 is already stored in the storage unit 404, the number of executions of SQL1 newly acquired by the acquisition unit 401 and extracted by the analysis unit 402 and the number of executions of SQL1 and the storage unit 404 The number of executions is obtained by calculating the number of executions of SQL1 already stored in.

記憶部４０４は、演算部４０３で求めたＳＱＬ１の実行回数を保存する。この実行回数は、車両の位置データと論理和（ＯＲ）とを含むＳＱＬの実行回数であることを特定して保存される。 The storage unit 404 stores the number of executions of SQL1 obtained by the calculation unit 403. The number of executions is specified and stored as the number of executions of SQL including the position data of the vehicle and the logical sum (OR).

決定部４０６は、記憶部４０４に保存されたＳＱＬ１の実行回数に基づいて、過去に発行されたＳＱＬにおいて分析対象データ項目と共に使用された条件句、例えば、論理和の条件句をデータ分析者に表示するか否かを決定する。具体的には、決定部４０６は、記憶部４０４に保存された実行回数のうち、条件句による条件の下で分析対象データ項目と他のデータ項目とを結合するＳＱＬの実行回数を抽出し、その中から実行回数が高いＳＱＬにおいて使用される条件句を表示部４０７に表示することを決定する。実施形態２と同様、実行回数と回数閾値とを比較し、比較結果に基づいて、条件句をデータ分析者に表示することを決定してもよい。 Based on the number of executions of SQL1 stored in the storage unit 404, the determination unit 406 informs the data analyst of the conditional clause used together with the analysis target data item in the previously issued SQL, for example, the conditional clause of the logical sum. Decide whether to display. Specifically, the determination unit 406 extracts the number of executions of SQL that combines the data item to be analyzed and other data items under the condition of the conditional clause from the number of executions stored in the storage unit 404. It is determined that the conditional clause used in the SQL with a high number of executions is displayed on the display unit 407. As in the second embodiment, the number of executions and the number-of-times threshold value may be compared, and it may be decided to display the conditional clause to the data analyst based on the comparison result.

表示部４０７は、決定部４０６において決定された条件句を表示する。入力部４０５には、表示部４０７に表示される条件句のうち、データ分析者によって選択された条件句が入力される。そして、入力部４０５に、選択された条件句が入力された場合、表示部４０７はさらに、分析対象データ項目と、データ分析者によって選択された条件句とを含むＳＱＬを表示する。 The display unit 407 displays the conditional phrase determined by the determination unit 406. Among the conditional phrases displayed on the display unit 407, the conditional phrase selected by the data analyst is input to the input unit 405. Then, when the selected conditional phrase is input to the input unit 405, the display unit 407 further displays the SQL including the analysis target data item and the conditional phrase selected by the data analyst.

図９は、データ分析者によって分析対象データ項目が入力され、さらに、結合実績テーブル、結合実績データ項目、及び条件句が表示された画面の一例を示している。
図９の例では、データ分析者は、分析対象データ項目として「データ列Ｃ＿１」を入力している。その結果、「データ列Ｃ＿１」と結合される頻度が高いデータ項目が保存されたテーブルとして、「テーブルＡ」「テーブルＭ」「テーブルＪ」が表示され、「データ列Ｃ＿１」と結合される頻度が高いデータ項目として、「データ列Ａ＿１」「データ列Ａ＿９」「データ列Ｍ＿６」が表示されている。さらに、「データ列Ｃ＿１」と共に使用される頻度が高い条件句として、「内部」「左外部」「完全外部」が表示され、データを集約する条件句として、データ収集の「時期（Ｍｏｎｔｈ）」や「地域（Ａｒｅａ）」が表示されている。なお、各項目の右側の棒グラフは、各項目の実行頻度を示している。例えば、集約条件句として、データ収集の「時期」は「地域」の約２倍の頻度で使用されていることを示している。 FIG. 9 shows an example of a screen in which the data item to be analyzed is input by the data analyst, and the join result table, the join result data item, and the condition clause are displayed.
In the example of FIG. 9, the data analyst inputs "data column C_1" as the data item to be analyzed. As a result, "Table A", "Table M", and "Table J" are displayed as a table in which data items that are frequently combined with "data column C_1" are stored, and the frequency of connection with "data column C_1" is displayed. "Data column A_1", "data column A_9", and "data column M_6" are displayed as data items with a high value. Furthermore, "inside", "left outside", and "completely outside" are displayed as conditional phrases that are frequently used together with "data column C_1", and "Month" of data collection is displayed as a conditional phrase for aggregating data. And "Area" are displayed. The bar graph on the right side of each item shows the execution frequency of each item. For example, as an aggregation condition clause, it indicates that the "time" of data collection is used about twice as often as the "region".

なお、図９に示す条件句のうち、「内部（INNER JOIN）」とは、積集合のことであり、ＳＱＬにおいて先に記載したテーブル名をＬ、後に記載したテーブル名をＲとすると、Ｌ∩Ｒである。「両テーブルで識別子と時刻が同じである」といった結合条件に基づき両テーブルの行同士を結合したものを出力する。結合条件を適用した結果、テーブルＲ側に結合対象行がなかったテーブルＬの行と、テーブルＬ側に結合対象行がなかったテーブルＲの行は出力されない。
「左外部（LEFT OUTER JOIN）」とは、差集合Ｌ－Ｒに積集合Ｌ∩Ｒを加えたものである。積集合に加えて、結合条件を適用した結果、結合対象行がなかったテーブルＬの行もテーブルＲの行と結合しない形で出力される。
また、「完全外部（FULL OUTER JOIN）」とは、和集合Ｌ∪Ｒである。結合条件に合致した両テーブルの行は結合された条件で出力され、加えて結合条件に合致しなかったテーブルＬおよびテーブルＲの行も他方と結合しない形で出力される。
当然のことながら、条件句は、これらの例に限定されるものではない。 In the conditional clause shown in FIG. 9, "INNER JOIN" is an intersection, and if the table name described earlier is L and the table name described later is R in SQL, it is L. ∩R. Outputs the join of the rows of both tables based on the join condition such as "the identifier and time are the same in both tables". As a result of applying the join condition, the row of table L that has no row to be joined on the table R side and the row of table R that has no row to be joined on the table L side are not output.
The "LEFT OUTER JOIN" is the difference set LR plus the intersection L∩R. As a result of applying the join condition in addition to the intersection, the row of table L that has no row to be joined is also output in a form that is not joined with the row of table R.
Further, "FULL OUTER JOIN" is a union L∪R. The rows of both tables that match the join condition are output under the joined condition, and the rows of table L and table R that do not meet the join condition are also output in a form that does not join the other.
Naturally, the conditional clause is not limited to these examples.

データ分析者は、図９に示す画面に表示された結合実績テーブル、結合実績データ項目、及び条件句から、データ分析に使用する項目をそれぞれ選択する。図１０は、データ分析者が、図９に示す画面を用いて、データ分析に使用する項目を選択した後の画面を示す一例である。図１０では、結合実績テーブルから「テーブルＡ」、結合実績データ項目から「Ａ＿１」「Ａ＿９」、条件句として「地域（Ａｒｅａ）」が選択されており、これらを全て含むＳＱＬが画面下部に表示されている。 The data analyst selects an item to be used for data analysis from the join record table, the join record data item, and the conditional clause displayed on the screen shown in FIG. FIG. 10 is an example showing a screen after a data analyst selects an item to be used for data analysis using the screen shown in FIG. In FIG. 10, "Table A" is selected from the join record table, "A_1" and "A_9" are selected from the join record data items, and "Area" is selected as the conditional phrase, and the SQL including all of these is displayed at the bottom of the screen. Has been done.

以上の変形例１、２によれば、データ分析者の分析対象データ項目と結合される頻度が高いテーブルや条件句をデータ分析者に表示することにより、データ分析者は、過去の実績に基づいて、分析対象データ項目が他のいかなるテーブルや条件句と結合されていたかを知るのを補助し、データ分析を支援することが可能となる。 According to the above modifications 1 and 2, by displaying to the data analyst a table or a conditional clause that is frequently combined with the data item to be analyzed by the data analyst, the data analyst is based on the past performance. It is possible to assist in knowing what other tables and condition clauses the data item to be analyzed was combined with, and to support data analysis.

本実施形態２による分析支援装置の発明の部分は、以下の通りである。
（発明１）
データを保存するデータベース装置に対して発行された複数の命令文の分析を行う分析支援装置（４００）であって、
前記データベース装置から、前記複数の命令文を取得する取得部（４０１）と、
構文解析により、前記複数の命令文のうち第１のデータ項目と第２のデータ項目とを結合する命令を含む第１の命令文を抽出する解析部（４０２）と、
前記第１の命令文の第１の実行頻度を求める演算部（４０３）と、
当該分析支援装置を使用するユーザにより前記第１のデータ項目が入力される入力部（４０５）と、
前記第１の実行頻度に基づいて、前記第２のデータ項目を表示することを決定する決定部（４０６）と、
前記第２のデータ項目を表示する表示部（４０７）と、
を備える、分析支援装置（４００）。
（発明２）
前記決定部は、前記第２のデータ項目が属するテーブルを表示することを決定し、
前記表示部は、前記テーブルを表示する、
発明１記載の分析支援装置。
（発明３）
前記解析部はさらに、前記複数の命令文のうち、前記第１のデータ項目と条件句を含む第２の命令文を抽出し、
前記演算部は、前記第２の命令文の第２の実行頻度を求め、
前記決定部は、前記第２の実行頻度に基づいて、前記条件句を表示することを決定し、
前記表示部は、前記条件句を表示する、
発明１記載の分析支援装置。
（発明４）
前記表示部に表示されるとともに前記ユーザにより選択された前記第２のデータ項目が入力される第２の入力部（４０５）をさらに備え、
前記第２の入力部に前記第２のデータ項目が入力された場合、前記表示部は前記第１の命令文を表示する、
発明１記載の分析支援装置。
（発明５）
前記表示部に表示されるとともに前記ユーザにより選択された前記条件句が入力される第２の入力部（４０５）をさらに備え、
前記第２の入力部に前記条件句が入力された場合、前記表示部は前記第２の命令文を表示する、
発明３の分析支援装置。
（発明６）
データを保存するデータベース装置に対して発行された複数の命令文の分析を行う分析プログラムであって、
前記データベース装置から、前記複数の命令文を取得するステップと、
構文解析により、前記複数の命令文のうち第１のデータ項目と第２のデータ項目とを結合する命令を含む第１の命令文を抽出するステップと、
前記第１の命令文の第１の実行頻度を求めるステップと、
当該分析支援装置を使用するユーザにより前記第１のデータ項目が入力されるステップと、
前記第１の実行頻度に基づいて、前記第２のデータ項目を表示することを決定するステップと、
前記第２のデータ項目を表示するステップと、
を含む、分析支援プログラム。 The part of the invention of the analysis support device according to the second embodiment is as follows.
(Invention 1)
An analysis support device (400) that analyzes a plurality of instructions issued to a database device that stores data.
An acquisition unit (401) that acquires the plurality of instruction statements from the database device, and
An analysis unit (402) that extracts a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing.
The arithmetic unit (403) for obtaining the first execution frequency of the first instruction statement, and
An input unit (405) into which the first data item is input by a user who uses the analysis support device, and
A determination unit (406) that determines to display the second data item based on the first execution frequency.
A display unit (407) that displays the second data item, and
An analysis support device (400).
(Invention 2)
The determination unit determines to display the table to which the second data item belongs.
The display unit displays the table.
The analysis support device according to the invention 1.
(Invention 3)
The analysis unit further extracts a second instruction statement including the first data item and a conditional clause from the plurality of instruction statements.
The arithmetic unit obtains the second execution frequency of the second instruction statement, and obtains the second execution frequency.
The determination unit determines to display the conditional clause based on the second execution frequency.
The display unit displays the conditional phrase.
The analysis support device according to the invention 1.
(Invention 4)
A second input unit (405) is further provided, which is displayed on the display unit and into which the second data item selected by the user is input.
When the second data item is input to the second input unit, the display unit displays the first instruction statement.
The analysis support device according to the invention 1.
(Invention 5)
Further, a second input unit (405) displayed on the display unit and input with the conditional phrase selected by the user is provided.
When the conditional phrase is input to the second input unit, the display unit displays the second command statement.
The analysis support device of the invention 3.
(Invention 6)
An analysis program that analyzes multiple statements issued to a database device that stores data.
A step of acquiring the plurality of statements from the database device, and
A step of extracting a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing, and a step of extracting the first instruction statement.
The step of obtaining the first execution frequency of the first statement and
The step in which the first data item is input by the user who uses the analysis support device, and
A step of determining to display the second data item based on the first execution frequency, and
The step of displaying the second data item and
Analysis support program, including.

（総括）
以上、本発明の各実施形態における結合データ生成システム、分析支援装置の特徴について説明した。 (Summary)
The features of the combined data generation system and the analysis support device in each embodiment of the present invention have been described above.

上記実施形態で使用した用語は例示であるので、同義の用語、あるいは同義の機能を含む用語に置き換えてもよい。 Since the terms used in the above embodiments are examples, they may be replaced with synonymous terms or terms including synonymous functions.

実施形態の説明に用いたブロック図は、装置等の構成を機能毎に分類及び整理したものである。これらの機能ブロックは、ハードウェア又はソフトウェアの任意の組み合わせで実現される。また、機能を示したものであることから、かかるブロック図は方法の発明、及び当該方法を実現するプログラムの発明の開示としても把握できるものである。 The block diagram used in the description of the embodiment is a classification and arrangement of the configurations of the devices and the like for each function. These functional blocks are realized by any combination of hardware or software. Further, since the block diagram shows the function, the block diagram can be grasped as the disclosure of the invention of the method and the invention of the program that realizes the method.

なお、本発明の結合データ生成方法は、製造方法の発明であるため、結合データの生成方法についてはもちろん、当該方法によって生成された結合データに対しても権利範囲が及ぶことに留意されたい。 It should be noted that since the combined data generation method of the present invention is an invention of the manufacturing method, the scope of rights extends not only to the combined data generation method but also to the combined data generated by the method.

各実施形態に記載した処理、フロー、及び方法として把握できる機能ブロックについては、一のステップで他のステップの結果を利用する関係にある等の制約がない限り、順序を入れ替えても良い。 The order of the functional blocks that can be grasped as the processes, flows, and methods described in each embodiment may be changed as long as there are no restrictions such as using the results of other steps in one step.

各実施形態、及び本発明で使用する「第１」「第２」の用語は、同種の２以上の構成や方法を区別するために使用しており、順序や優劣を限定するものではない。 The terms "first" and "second" used in each embodiment and the present invention are used to distinguish two or more configurations and methods of the same type, and do not limit the order or superiority or inferiority.

本発明は、各実施形態で説明した構成及び機能を有する専用のハードウェアで実現できるだけでなく、メモリやハードディスク等の記憶媒体に記憶した本発明を実現するためのプログラム、及びこれを実行可能な専用又は汎用ＣＰＵ及びメモリ等を有する汎用のハードウェアとの組み合わせとしても実現できる。 The present invention can be realized not only by the dedicated hardware having the configuration and the function described in each embodiment, but also a program for realizing the present invention stored in a storage medium such as a memory or a hard disk, and an executable program thereof. It can also be realized as a combination with a dedicated or general-purpose hardware having a general-purpose CPU and a memory.

専用や汎用のハードウェアの記憶媒体（外部記憶装置（ハードディスク、ＵＳＢメモリ、ＣＤ／ＢＤ等）、内部記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ等））に格納されるプログラムは、記憶媒体を介して、あるいは記憶媒体を介さずにサーバから通信回線を経由して、専用又は汎用のハードウェアに提供することもできる。これにより、プログラムのアップグレードを通じて常に最新の機能を提供することができる。 Programs stored in dedicated or general-purpose hardware storage media (external storage devices (hard disks, USB memory, CD / BD, etc.), internal storage devices (RAM, ROM, etc.)) can be stored via the storage medium or stored. It can also be provided to dedicated or general-purpose hardware from the server via a communication line without going through a medium. This ensures that you always have the latest features through program upgrades.

本明細書においては、主として自動車に関するデータの結合データ生成システム及び分析支援装置を説明したが、任意のデータを結合するシステム及び分析支援装置に適用することが可能である。 Although the present specification has mainly described a data combination data generation system and an analysis support device for automobiles, it can be applied to a system and an analysis support device for combining arbitrary data.

１０結合データ生成システム、１００分析支援装置、２００データ収集装置、３００データベース装置、１０１取得部、１０２解析部、１０３演算部、１０４記憶部、１０５生成部、１０６出力部、１０７メッセージ生成部、１０８表示部、１０９ユーザ指示取得部、２０１データ受信部、３０１データベース 10 Combined data generation system, 100 analysis support device, 200 data collection device, 300 database device, 101 acquisition unit, 102 analysis unit, 103 calculation unit, 104 storage unit, 105 generation unit, 106 output unit, 107 message generation unit, 108 Display unit, 109 user instruction acquisition unit, 201 data receiver unit, 301 database

Claims

An analysis support device (100) that analyzes a plurality of instructions issued to a database device (200, 300) that stores data.
An acquisition unit (101) for acquiring load information indicating an execution load corresponding to each of the plurality of instruction statements and the plurality of instruction statements from the database device.
An analysis unit (102) that extracts a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing.
An arithmetic unit (103) for obtaining an aggregated load that aggregates the execution load corresponding to the first instruction statement, and
A generation unit (105) that generates a second instruction statement that combines the first data item and the second data item based on the aggregation load.
An output unit (106) that outputs the second instruction statement to the database device, and
Analysis support device (100).

Further equipped with a storage unit (104) for storing the load threshold value,
The generation unit compares the aggregated load with the load threshold value, and generates the second instruction statement when the aggregated load is higher than the load threshold value.
The analysis support device according to claim 1.

Based on the aggregation load, a message is generated recommending that the user of the analysis support device save the combined data obtained by combining the first data item and the second data item in the database device. Message control unit (107, 108) to be displayed
A user instruction acquisition unit (109) for acquiring an instruction for storing the combined data in the database device by the user, and a user instruction acquisition unit (109).
Equipped with
When the generation unit obtains the instruction, the generation unit generates the second instruction statement.
The analysis support device according to claim 1.

The acquisition unit further acquires the information of the user who issued each of the plurality of instruction statements to the database device.
The calculation unit weights the execution load according to the user's information to obtain the total load.
The analysis support device according to claim 1.

The generator further generates a third statement that generates a join table that stores the join data that joins the first data item and the second data item.
The output unit outputs the third instruction statement to the database device.
The analysis support device according to claim 1.

An analysis support program that analyzes multiple statements issued to a database device that stores data.
A step of acquiring load information indicating an execution load corresponding to each of the plurality of instruction statements and the plurality of instruction statements from the database device, and
A step of extracting a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing, and a step of extracting the first instruction statement.
A step of obtaining an aggregated load by aggregating the execution load corresponding to the first statement, and a step of obtaining the aggregated load.
A step of generating a second statement that combines the first data item and the second data item based on the aggregation load, and
The step of outputting the second instruction statement to the database device, and
Analysis support program, including.

A combined data generation system (10) having a database device (200, 300) for storing data and an analysis support device (100) for analyzing a plurality of instructions issued to the database device. ,
The analysis support device is
An acquisition unit (101) for acquiring load information indicating an execution load corresponding to each of the plurality of instruction statements and the plurality of instruction statements from the database device.
An analysis unit (102) that extracts a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing.
An arithmetic unit (103) for obtaining an aggregated load that aggregates the execution load corresponding to the first instruction statement, and
A generation unit (105) that generates a second instruction statement that combines the first data item and the second data item based on the aggregation load.
An output unit (106) that outputs the second instruction statement to the database device, and
Have,
The database device (200,300) is
The receiving unit (201) that receives the data and
Based on the second instruction statement, among the data, the first data corresponding to the first data item and the combined data corresponding to the second data item are combined to store the combined data. Preservation unit (301) and
Combined data generation system (10).

Combined data executed in a combined data generation system having a database device (200, 300) for storing data and an analysis support device (100) for analyzing a plurality of instructions issued to the database device. The generation method (10)
In the analysis support device
A step of acquiring load information indicating an execution load corresponding to each of the plurality of instruction statements and the plurality of instruction statements from the database device, and
A step of extracting a first instruction statement including an instruction for combining a first data item and a second data item among the plurality of instruction statements by parsing, and a step of extracting the first instruction statement.
A step of obtaining an aggregated load by aggregating the execution load corresponding to the first statement, and a step of obtaining the aggregated load.
A step of generating a second statement that combines the first data item and the second data item based on the aggregation load, and
The step of outputting the second instruction statement to the database device, and
In the database device
The step of receiving the data and
Based on the second instruction statement, among the data, the first data corresponding to the first data item and the combined data corresponding to the second data item are combined to store the combined data. Steps to do and
Combined data generation methods, including.